线性不确定系统的鲁棒容错H∞控制设计

研究了线性不确定系统的鲁棒容错H∞控制问题.当系统既有状态滞后,又有控制输入滞后,而且状态和控制输入的不确定项均满足匹配条件时,运用线性矩阵不等式(LMI)方法,提出了一种针对不确定系统的鲁棒容错反馈控制设计方法.利用该方法设计的闭环系统,不仅在传感器发生故障时具有完整性,而且对于系统的参数不确定性具有鲁棒性.以设计实例及仿真结果验证了这种方法的有效性.     

生料浆配料过程综合自动化系统

在烧结法氧化铝生产中,生料浆配料过程具有大惯性、参数时变、多变量耦合、强非线性等综合复杂特性,因此,传统的人工配料生产方式导致配料过程能源消耗大,生料浆的各项工艺指标合格率低,生产效率低。针对上述问题,提出了基于生料浆工艺指标优化的配料过程综合自动化系统。该系统由过程管理、智能优化设定控制、过程控制三层结构组成,讨论了系统的结构、功能和智能优化设定控制策略。该系统成功应用于国内某大型氧化铝厂生料浆配料过程中,稳定了生产流程,提高了生料浆各项工艺指标的合格率,实现了优化控制、优化管理和优化运行,取得了显著的应用效果。     

滞后广义系统的变结构控制

运用变结构控制方法,研究了控制具滞后和控制不具滞后的滞后广义系统,对这两类滞后广义系统,利用滞后积分来选取切换流形,设计变结构控制率.分析了切换流形上其滑动模态区的存在性.利用广义Lyapunov泛函分析了其闭环系统的稳定性,给出了其闭环系统渐近稳定的充分条件.为了说明文中定理的可行性,给出了一个数值实例.通过该例子,可看出其变结构控制器设计与无滞后的广义系统和古典系统的变结构控制器的设计不同.     

It型滞后随机系统的仿真

本文研究了Ｉｔｏ型滞后随机系统的数值解法与仿真,得到了Ｉｔｏ型滞后随机系统数值计算的迭代格式,分析了迭代格式的精度和用于Ｉｔｏ型滞后随机系统仿真的有效性,并用实例演示了所得方法的应用。     

不确定滞后系统的灰色预测神经元控制

针对不确定滞后系统建模和控制方面的困难,提出了利用神经网络对不确定滞后系统的滞后时间进行辨识,并在此基础上采用变步长灰色预测方法对不确定滞后系统的行为进行预测,同时结合单神经元控制器克服辨识误差、预测误差、系统干扰等不确定因素带来的影响,从而提高系统的自适应性。仿真结果表明,控制系统运行平稳,受不确定因素的影响较小,说明这种方法对于不确定的时变滞后系统具有良好的控制效果。     

购买费用的滞后支付对库存系统最优订货策略的影响

通过考虑资金时值而建立了带有两种不同滞后支付规则：（１）固定滞后支付期；（２）边销售边支付的库存系统在有限计划期内的经济订货量模型，讨论了模型解的存在与唯一性，提供了模型寻求最优解的一种简便方法，并给出了应用实例.     

氧化铝配料过程中返料成分的实时预测与仿真

针对氧化铝配料过程中返回物料成分波动大且难以在线检测的问题,首先,利用滞后的离线分析获得的多变量时间序列,直接构造包含充分预测信息的初始相空间;然后,构建时间序列决策表,并采用一种IGA算法对冗余嵌入和冗余变量进行Rs约简,获取广义重构相空间;最后,根据广义重构结果构造输入样本集,建立LS_SVM实时预测模型.仿真结果表明,提出的模型具有较好的泛化能力,能获得较理想的返料成分含量预测精度(6种氧化物的相对均方根误差均小于13%),具有一定的应用价值.     

石化装置故障诊断技术的发展及应用

针对石化装置的生产及安全管理的特点,介绍了故障诊断技术面临的挑战和各种常用故障诊断方法,并详细叙述了基于符号有向图SDG(Signed Directed Graph)的故障诊断技术的研究进展,介绍了国内外具有代表意义的基于动态仿真的故障诊断研究试验和应用系统,然后介绍了故障诊断系统在石化装置中的应用.最后总结了各种故障诊断技术,指出了这一领域中有待解决的问题和可能的发展方向.     

具有全扰动的不确定多时滞系统的鲁棒H_∞控制

在具有全扰动情形下 ,考虑了多时滞不确定性系统的鲁棒镇定及鲁棒H∞ 控制问题 ,将LMI方法引入了一般化系统的鲁棒H∞ 控制问题中。在此基础上 ,进一步考虑了一类非线性扰动问题 ,并较深入全面地分析了这一类方法的内在处理机制。最后应用一种改进型Razumikhin引理解除了前述方法中通常对滞后函数导数界的限制 ,同样应用LMI方法得到了相应的鲁棒镇定及鲁棒 H∞ 控制问题的结果。     

模糊神经网络自学习控制器及其应用

本文提出了一种模糊神经网络自学习控制方法，并介绍了采用多层神经网络表达模糊控制的知识规则、模糊推理和学习算法。经实验仿真结果表明这种控制方案可改善具有时变及大纯滞后系统的控制品质，其性能优于一般模糊控制。     

基于不确定时滞模型的鲁棒AQM控制器设计

针对网络环境的不确定性和网络参数的时变性,采用不确定时滞系统模型对网络拥塞控制问题进行了研究。给出了利用线性矩阵不等式方法判定主动队列管理(active queue management,AQM)系统稳定的充分条件,以及基于求解非线性矩阵不等式的AQM控制器参数设计方法,设计了基于线性矩阵不等式的含时滞静态输出反馈控制器。仿真结果表明,利用该方法所得到的控制器是有效的,在变化的网络环境下,其动态响应更快,稳态波动更小。     

离散模糊时滞系统的鲁棒LQ/H∞非脆弱控制

针对一类由T-S模糊模型描述的不确定离散非线性时滞系统,讨论其在控制器存在可加性摄动情形下的鲁棒LQ/H_∞非脆弱控制问题。通过构造适当的Lyapunov函数,给出以线性矩阵不等式形式表示的系统时滞依赖稳定的充分条件以及相应的鲁棒LQ/H_∞非脆弱控制器设计方法。数值仿真表明,所构造的控制器不仅能够保证闭环模糊时滞系统的鲁棒渐近稳定性,还能使系统达到一定的H_∞干扰抑制水平。     

New type of adaptive control for a class of distributed time-delay systems with adaptation regard to delay parameter

The problem on stabilization for the system with distributed delays is researched. The distributed time-delay under consideration is assumed to be a constant time-delay, but not known exactly. A design method is proposed for a memory proportional and integral (PI) feedback controller with adaptation to distributed time-delay. The feedback controller with memory simultaneously contains the current state and the past distributed information of the addressed systems. The design for adaptation law to distributed delay is very concise. The controller can be derived by solving a set of linear matrix inequalities (LMIs). Two numerical examples are given to illustrate the effectiveness of the design method.     

离散模糊时滞系统的鲁棒LQ/H_∞非脆弱控制

针对一类由T-S模糊模型描述的不确定离散非线性时滞系统,讨论其在控制器存在可加性摄动情形下的鲁棒LQ/H_∞非脆弱控制问题.通过构造适当的Lyapunov函数,给出以线性矩阵不等式形式表示的系统时滞依赖稳定的充分条件以及相应的鲁棒LQ/H_∞非脆弱控制器设计方法.数值仿真表明,所构造的控制器不仅能够保证闭环模糊时滞系统的鲁棒渐近稳定性,还能使系统达到一定的H_∞干扰抑制水平.     

基于RNPI的动态时滞网络主动队列管理算法

针对网络存在较大时滞和网络参数动态变化等问题,提出了一种鲁棒非线性PI主动队列管理算法。由流体流模型将动态网络推导为参数区间不确定一阶时滞系统,在确定使闭环系统稳定的非线性PI控制参数集合基础上,利用遗传算法寻找基于改进ITAE指标最优的PI控制参数。基于扩展到时滞系统的棱边定理,给出了RNPI算法的设计方法。仿真结果表明了该方法具有良好的控制性能,对网络区间不确定参数有较好的鲁棒性。     

Adaptive output-feedback control for MIMO nonlinear systems with time-varying delays using neural networks

An adaptive neural network output-feedback regulation approach is proposed for a class of multi-input-multi-output nonlinear time-varying delayed systems. Both the designed observer and controller are free from time delays. Different from the existing results, this paper need not the assumption that the upper bounding functions of time-delay terms are known, and only a neural network is employed to compensate for all the upper bounding functions of time-delay terms, so the designed controller procedure is more simplified. In addition, the resulting closed-loop system is proved to be semi-globally ultimately uniformly bounded, and the output regulation error converges to a small residual set around the origin. Two simulation examples are provided to verify the effectiveness of control scheme.     

一类时滞系统的模糊跟踪控制及其仿真

研究了一种基于模糊T-S模型的非线性时滞系统模糊跟踪控制问题。首先利用模糊T-S模型对不确定非线性系统进行模糊建模,然后在此基础上研究了模糊系统在状态可测与不可测的情况下的模糊跟踪问题。控制器的设计避开了复杂的精确反馈线性化与自适应方法。采用本方法,可将控制器的设计问题转化为求解线性矩阵不等式问题,再利用凸优化技术可将其有效地解决。因此该方法既简单又实用,并且通过仿真实例说明了它的有效性与正确性。     

不确定离散广义时滞系统的静态输出反馈控制

针对一类不确定离散时滞广义系统,给出了静态输出反馈控制器的设计方法.首先基于标称离散广义时滞系统的稳定条件,以受限线性矩阵不等式形式,得到闭环离散广义时滞系统正则、因果且渐近稳定的充分条件,同时利用受限矩阵不等式的可行解给出静态输出反馈控制器的设计方法;然后采用矩阵的正交补,把求受限线性矩阵不等式的可行解问题转化为求严格线性矩阵不等式的可行解;最后的数值实例说明了所给方法的有效性和正确性.     

电加热锅炉系统神经网络PID解耦控制器

以多输入多输出系统电加热锅炉为被控对象 ,基于神经网络 PID控制 ,提出了一种可用于带有耦合时延的多输入多输出系统的比例、积分和微分参数自整定的多输入多输出神经网络 PID解耦控制器 ,可以实现多变量系统的解耦 ,定值跟踪控制 ,并使系统具有很好的动态及稳态性能.     

滞后广义系统的渐近稳定与镇定

广义系统的渐近稳定与镇定问题是广义系统理论的基本问题之一,在许多领域均有应用,时滞广义系统的研究与无时滞广义系统相比要困难得多。利用广义Lyapunov泛函方法研究了具滞后的广义系统的渐近稳定性和镇定问题,给出了渐近稳定判定定理,设计了适当的反馈律,以实现滞后广义系统的镇定,方法简单,直观,易于理解,给出的例子说明了该定理的可行性。